Visualizar tres variables numéricas
También existen alternativas "planas" a los gráficos 3D que se interpretan con más facilidad, aunque requieren un poco de reflexión para construirlos. Una buena opción es trazar las dos variables explicativas numéricas en los ejes x e y de un diagrama de dispersión y colorear los puntos según la variable respuesta.
taiwan_real_estate está disponible.
Este ejercicio forma parte del curso
Regresión intermedia con statsmodels en Python
Instrucciones del ejercicio
- Calcula la raíz cuadrada de la distancia a la parada de MRT más cercana como
sqrt_dist_to_mrt_m. - Con el conjunto de datos
taiwan_real_estate, dibuja un diagrama de dispersión desqrt_dist_to_mrt_mfrente al número de tiendas de conveniencia cercanas, coloreado por el precio de la vivienda.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Transform dist_to_mrt_m to sqrt_dist_to_mrt_m
taiwan_real_estate["sqrt_dist_to_mrt_m"] = ____
# Draw a scatter plot of sqrt_dist_to_mrt_m vs. n_convenience colored by price_twd_msq
____
# Show the plot
plt.show()